코드 맛집

1강. 자연어 처리란 무엇인가자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는사람이 일상에서 사용하는 언어를 컴퓨터가 이해하고, 분석하고, 활용할 수 있도록 만드는 기술입니다.여기서 말하는 언어는 단순히 한국어나 영어 같은 특정 언어만을 뜻하는 것이 아닙니다.사람이 말하고, 쓰고, 읽고, 이해하는 모든 문장과 표현을 포함합니다.즉, 자연어 처리는 사람이 사용하는 언어를 컴퓨터가 다룰 수 있는 형태로 바꾸는 과정이라고 볼 수 있습니다.우리는 이미 자연어 처리 기술을 매우 자주 접하고 있습니다.검색창에 문장을 입력했을 때 원하는 결과가 나오는 것,쇼핑몰에서 상품 리뷰를 바탕으로 추천이 이루어지는 것,고객센터 챗봇이 질문의 의도를 파악해 답변하는 것,뉴스 기사나 댓글에서 긍정과 부정을..

자연어 처리 입문 8강 로드맵자연어 처리(NLP)는사람의 언어를 컴퓨터가 이해하고 분석할 수 있도록 만드는 기술입니다.텍스트 데이터는 뉴스, 리뷰, 상담 기록, 검색어, SNS 글처럼우리 주변 거의 모든 서비스에 존재합니다.그래서 자연어 처리는 데이터 분석과 인공지능 학습에서 매우 중요한 기초가 됩니다.하지만 처음 공부하려고 하면용어가 낯설고개념이 많아 보이며무엇부터 실습해야 할지 막막한 경우가 많습니다.이 글에서는 초보자도 따라갈 수 있도록이론 50%, 실습 50% 기준의 8강 자연어 처리 커리큘럼을 정리했습니다.이 로드맵은텍스트 데이터 이해 → 전처리 → 벡터화 → 분류 → 평가 → 임베딩 → 최신 모델 이해까지차근차근 연결되도록 구성했습니다.전체 커리큘럼1강. NLP란 무엇인가자연어 처리의 개념텍스..

1. 들어가며2주차에서는 자동화를 더 단단하게 만드는 핵심인 데이터 처리와 시나리오 설계를 다룬다.구체적으로는 문자열 정규화, 중복 제거, 키워드 기반 분류, 조건 분기(라우터) 설계, 로깅과 에러 처리, 일일 리포트 생성까지 실습한다.1~2주차는 코드 중심으로 원리를 익히고, 3주차부터는 동일한 로직을 Make의 필터·라우터로 본격 구현한다.2. 학습 목표원시 데이터를 정규화하고 중복을 제거하는 실무 패턴 이해키워드 규칙으로 카테고리를 분류하고, 카테고리별 분기 처리 설계Google Sheets에 정리본을 누적 저장하고, Slack으로 요약 리포트 발송나중에 Make 라우터/필터로 옮길 수 있는 구조로 함수화3. 실행 전 준비(튜토리얼로 분리)아래 항목은 이미 구성되어 있거나, 별도 튜토리얼에서 다룬다..

이 시리즈는 Make 노코드 & AI 자동화 전문가 과정을 따라가며,Python 코드 실습 + 노코드 툴(Make) 활용 + AI 자동화를 단계별로 정리합니다.1~2주차는 코드 중심으로 자동화 기본기를 배우고, 3주차부터는 Make를 활용한 본격 노코드 자동화를 진행합니다.최종적으로는 개인·기업 맞춤형 자동화 프로젝트를 완성합니다.블로그 시리즈 카테고리1. 자동화와 노코드 기본기 (1주차)자동화의 필요성과 ROI, 노코드 툴 비교, Make 기본 모듈,Python 실습으로 Gmail → Google Sheets 기록 & Slack 알림.2. 데이터 처리 & 시나리오 설계 (2주차)변수, 함수, 조건문(라우터/스위치)과 같은 데이터 처리 기법,설문 응답 데이터 정제 → 자동 보고서 생성 실습.3. API와..

1. 들어가며참고: 1~2주차는 Python 기반 코드 실습을 중심으로 기본기를 다지고, 3주차부터 Make와 같은 노코드 툴을 본격적으로 활용합니다. 따라서 이번 글에서는 “코드 실습”을 중심으로 하되, 뒤에서 이어질 노코드 활용 흐름까지 연결되는 기반을 마련합니다.2. 자동화의 필요성과 ROI 분석ROI(Return on Investment) : 자동화가 가져올 투자 대비 효과를 수치로 확인할 수 있습니다.단순 작업에 소요되는 시간을 전략적 활동에 재배치할 수 있어 조직 생산성이 크게 향상됩니다.3. 노코드 생태계 비교Make자유도가 높고, 시각적인 워크플로우 설계에 강점이 있습니다.다양한 API와 모듈을 연결해 복잡한 시나리오도 직관적으로 구현할 수 있습니다.Zapier빠르게 간단한 연결을 만들 수..

이번 글은 지난 포스트에서 다룬 Google Sheets API 서비스 계정 설정과 Slack Webhook 설정에 이어,Gmail·Google Calendar API를 활용할 때 필요한 OAuth 인증 과정과, Slack에서 버튼 클릭까지 반영하려는 경우 필요한 Interactivity 설정을 정리했습니다.1. 왜 추가 설정이 필요한가?Google Sheets는 서비스 계정(JSON 키)만으로 접근이 가능합니다.하지만 Gmail과 Google Calendar는 사용자 데이터(메일·일정) 를 다루기 때문에 서비스 계정이 아닌 사용자 OAuth 인증이 필요합니다.또한 Slack은 기본 Incoming Webhook으로 알림 전송까지만 가능하지만, 버튼 클릭 이벤트 처리까지 하려면 Interactivity ..

1. Slack 가입 및 워크스페이스 생성Slack을 사용하려면 먼저 워크스페이스(Workspace)가 필요합니다.Slack 홈페이지 접속 → 회원가입(이메일/Google 계정).로그인 후 워크스페이스 만들기 버튼 클릭.워크스페이스 이름, URL, 팀 구성원 초대 등을 설정.생성이 완료되면, Slack의 기본 채널 #general 또는 원하는 채널에서 시작할 수 있습니다. 2. Incoming Webhook 앱 추가이제 외부 프로그램이 Slack으로 메시지를 보낼 수 있도록 Incoming Webhook을 설정합니다.Slack App Directory 접속.검색창에 Incoming Webhooks 입력 → 앱 추가."설치" 버튼 클릭 후 사용할 워크스페이스 선택.설치 완료 후 → 새 웹훅 추가 버튼 클..

1. Google Cloud 프로젝트 만들기Google Cloud Console 접속 후 로그인상단 메뉴 → 프로젝트 선택 → 새 프로젝트 만들기프로젝트 이름 입력 후 만들기 클릭2. API 활성화 (Google Sheets & Drive)왼쪽 메뉴 → API 및 서비스 → 라이브러리Google Sheets API 검색 → 사용 클릭Google Drive API 검색 → 사용 클릭3. 서비스 계정 생성왼쪽 메뉴 → IAM 및 관리자 → 서비스 계정서비스 계정 만들기 클릭이름 입력 (예: sheets-automation)역할은 프로젝트 → 편집자 또는 최소 권한 원칙에 맞는 역할 선택완료 클릭4. JSON 키 다운로드방금 만든 서비스 계정을 클릭키 → 키 추가 → 새 키 만들기유형은 JSON 선택JSON ..

1. 학습 목표빅데이터의 정의와 종류 및 특징을 설명할 수 있다.미래 정보사회에서 빅데이터의 역할을 이해한다.빅데이터 활용 전략과 데이터 과학자의 역량을 파악한다.2. 빅데이터의 이해(1) 빅데이터의 개념대규모 데이터를 저장·관리·분석할 수 있는 하드웨어와 소프트웨어 기술데이터의 수집 → 유통 → 활용에 이르는 모든 프로세스를 포함하드웨어, 소프트웨어, 애플리케이션이 유기적으로 순환하며 가치를 창출(2) 빅데이터의 출현 배경ICT 패러다임 변화와 기술 발전, 비용 절감소셜 네트워크 서비스 확산으로 데이터 양 급증그림자 정보·사물 정보 증가 → 데이터 활용 방식 다양화빅데이터를 경제적 가치 창출·사회 문제 해결·새로운 ICT 패러다임 선도의 도구로 주목(3) 빅데이터의 특징데이터 측면 : 규모가 방대하고,..

1. 학습 목표4차 산업혁명의 개념과 특징을 설명할 수 있다.데이터 과학이 4차 산업혁명과 어떻게 연결되는지 이해한다.실제 서비스 사례를 통해 응용 방안을 살펴본다.2. 4차 산업혁명의 핵심 개념(1) 초연결 (Hyper-Connectivity)IoT(사물인터넷) : 언제 어디서나 기기와 사물이 네트워크로 연결되는 환경5G 통신 : 고속·저지연 네트워크로 실시간 데이터 교환을 가능하게 함결과: 사회 전반의 연결성이 무한히 확장(2) 초지능 (Super-Intelligence)빅데이터 : 디지털 환경에서 발생하는 모든 데이터AI : 빅데이터를 학습하고 분석하여 인간의 지능을 뛰어넘는 인공지능AI 발전 단계1950년대: 튜링 테스트, ‘AI’ 용어 등장1970년대: 계산 한계로 연구 침체 (1차 AI 겨울)..